实时数据库事务调度分析

指出了调度策略选择的好坏决定了系统性能的优劣,根据实时数据库中事务的基本特性,具体分析了在实时数据库中影响事务调度策略选择的主要因素,包括截止期类型（硬实时截止期和软实时截止期）,调度方式（静态调度和动态调度）,调度准则,调度的性能测度和可预测性。     

一种基于需求的实时事务广播调度策略

为响应最多事务请求和满足定时限制的要求,提出了一种按需广播的实时事务广播调度策略.该实时调度策略分为两个阶段,第一阶段根据截止期、数据项的请求个数计算每一个用户请求的优先权,从中选择最高优先权值的事务请求;第二阶段确定广播数据项的顺序.实验结果表明,在减少截止错失率和算法调度有效率方面,它比现有的SIN和EDF-T有明显的优越性.     

CBS算法在混合实时事务调度中的应用研究

面向混合实时事务调度的问题,本文提出了一种基于CBS算法的混合实时事务调度器。文中利用CBS算法实现了软实时事务调度器,它可以有效的调度软实时事务。仿真测试是实时事务调度研究与性能分析中的重要一环。实验结果表明,本文提出的调度器可以有效的降低软实时事务的截止期错失率。特别是对于那些最坏情况执行时间难以估计或者最坏情况执行时间过大的事务,比基于其他算法的混合实时事务模型有更好的性能。     

一种嵌入式系统自适应调度算法研究

在优先级调度策略的基础上,引入自适应调度策略来降低调度错失率,采用任务分组的方法,通过判断函数动态地选择调度策略,利用可达截止期优先来降低任务错失率,保证了全局优先级高的任务的调度成功率。理论分析和仿真实验表明,在非过载的情况下,该算法可以达到与可达截止期优先策略相当的调度性能;在过载的情况下,相比截止期优先和固定优先级算法具有更好的调度性能,能够有效地保证关键实时任务的成功调度。     

一种嵌入式系统自适应调度算法研究

在优先级调度策略的基础上,引入自适应调度策略来降低调度错失率,采用任务分组的方法,通过判断函数动态地选择调度策略,利用可达截止期优先来降低任务错失率,保证了全局优先级高的任务的调度成功率.理论分析和仿真实验表明,在非过载的情况下,该算法可以达到与可达截止期优先策略相当的调度性能;在过载的情况下,相比截止期优先和固定优先级算法具有更好的调度性能,能够有效地保证关键实时任务的成功调度.     

嵌入式系统动态策略任务调度算法

针对嵌入式实时系统任务调度问题,讨论综合截止期和关键度两种特征参数的任务调度策略。引入动态策略的概念,采用任务分组优先级分段的方式,通过判断函数的判断动态选择调度策略,利用可达截止期优先降低任务错失率,关键保证重要任务的调度成功率,提出一种动态截止期-关键度调度算法。理论分析和仿真实验表明,在非过载的情况下该算法可以达到与可达截止期优先相当的调度性能;在过载的情况下,相比截止期优先和固定优先级算法具有更好的调度性能,能够有效地保证关键实时任务的成功调度。     

双头磁盘系统的实时调度算法

对双头磁盘系统模型和调度算法进行实时化扩展,设计了三种实时调度算法,最早截止期优选（ＥＤＦ）算法,可满足的最早截止期优点（Ｆ－ＥＤＦ）算法和忽视超期限请求（ＩＧＭ－ＥＤＦ）算法,由于这三种算法充分考虑了Ｉ／Ｏ请求的截止期限,使双头磁盘系统能满足更多的实时Ｉ／Ｏ请求,实时调度算法的性能模拟实验表明,实时调度算法比非实时算法能更好满足实时Ｉ／Ｏ请求的期限要求,三种实时调度算法中,ＩＧＭ－ＥＤＦ的性能最     

双头磁盘系统的实时调度算法

对双头磁盘系统模型和调度算法进行实时化扩展,设计了三种实时调度算法：最早截止期优先（ＥＤＦ）算法,可满足的最早截止期优先（Ｆ－ＥＤＦ）算法和忽视超期限请求（ＩＧＭ－ＥＤＦ）算法．由于这三种算法充分考虑了Ｉ／Ｏ请求的截止期限,使双头磁盘系统能满足更多的实时Ｉ／Ｏ请求．实时调度算法的性能模拟实验表明：实时调度算法比非实时算法能更好地满足实时Ｉ／Ｏ请求的期限要求．三种实时调度算法中,ＩＧＭ－ＥＤＦ的性能最好,它很适用于硬实时应用;Ｆ－ＥＤＦ算法的性能次之,它最适合于软实时应用．     

一种分布式实时事务调度新策略研究

针对目前分布式系统中存在的问题,详细分析了分布式系统和并发控制协议对实时事务调度策略的影响,鉴于目前真正的分布式实时事务调度策略尚处于探索发展阶段,现提出一种分布式最少剩余时间优先的调度策略,通过实践结果证明,该调度策略比传统调度策略更适用于分布式实时数据库环境中。     

主动实时数据库的嵌套事务处理

根据主动实时数据库所特有的时间要求给出了主动实时嵌套事务的结构模型和语义模型,对该模型下事务的ACID特性进行了扩充,并提出了基于内存数据拷贝版本的主动实时嵌套事务的实现策略。该策略提高了主动实时环境下复杂内部的的并发性,使复杂事务满足其截止期的可能性得到提高。     

基于EDF的实时数据库动态容错调度算法

实时数据库系统的事务调度过程中,对于即将完成的事务的抢占会造成CPU时间的浪费,降低系统的性能.针对实时数据库中的周期性实时事务提出了一种PEA(preemptive estimate algorithm)软件容错调度算法,算法基于EDF(earliest deadline first)进行事务调度,并结合负载优化算法进行适当调整,采用抢占评估策略来确定是否允许事务抢占,以最大化系统的资源利用率.通过实验测试,证明其具有良好的性能,能有效提高事务的成功率.     

一种基于动态优先级的实时混合任务调度算法

作者对现有多种实时任务调度算法进行研究,针对复杂实时任务模型,提出了一种新型的基于动态优先级的混合型实时任务调度算法.经过模拟测试验证,算法可以提高硬截止期任务满足截止期的概率,也可以提高固截止期任务完成数量占总数量的比例.     

实时控制系统一种基于模型预测控制的反馈调度

提出一种基于模型预测控制(MPC)的反馈调度算法(FS-MPC),可以在有限计算资源的情况下改进实时控制系统的性能.将被控的实时调度过程模型化为受约束的任务集密度控制问题.在FS-MPC算法中,约束条件保证任务集在最早截止时限优先(EDF)算法下是可调度的;同时,MPC的优化目标通过减小控制任务的截止时限使整个任务集的密度尽可能接近100%,从而提高控制任务的优先级,降低输出抖动.仿真结果表明,在有限计算资源的情况下,FS-MPC显著地降低了由调度过程引起的控制性能损失.     

Broadcast Scheduling Strategy Based on the Priority of Real-Time Data in a Mobile Environment

Data broadcast is an important data dissemination approach in mobile environment. On broadcast channel, scalability and efficiency of data transmission are satisfied. In a mobile environment, there exists a kind of real-time database application in which both the transactions and data can have their timing constraints and priorities of different levels. In order to meet the requirement of real-time data disseminating and retrieving, a broadcast scheduling strategy HPF-ED F (Highest Priority First with Earlier Deadline and Frequency) is proposed under the BoD (Broadcast on Demand) model. Using the strategy, data items are scheduled according to their priority the transaction imposed on them or system set for them. The strategy also considers other characteristics of data items such as deadline and popularity of data. The extensive simulation experiments have been conducted to evaluate the performance of the proposed algorithm. Results show that it can achieve excellent performance compared with existing     

WebitOS中动态优先级调度机制及EDF算法的实现

在实时系统中,相对于静态优先级调度机制而言,动态优先级调度机制因其可以为每个任务的各个作业设置不同的绝对时限而更好地反映了实时系统对于所调度的各个任务的时限要求.基于最早时限优先(earliest-deadline-first EDF)算法的高可调度利用率,在WebitOS实时操作系统中设计并实现了动态优先级调度机制,并且提出了一种早期丢弃规则.实验结果表明,该规则提高了EDF算法在超载情况下的整体调度性能.     

现场硬实时网络调度算法研究

研究了实时任务死线不大于其周期的任务集调度条件与硬实时网络调度算法约束条件，论证了计算时间复杂度，并将单调死线调度方法直接用于非周期任务调度．最后对调度算法的可调度性进行了严格测试．     

多核平台的并行实时调度与内存分配算法

多核处理器凭借着低功耗高性能的优势占据了市场.针对多核平台上并行实时任务,提出局部与全局EDF相结合的调度算法,其中任务的截止期划分、执行预算以及迁移时机由所设计的处理器带宽预留服务器决定.同时,提出了内存分配算法,该算法能够更好地为并行实时任务管理内存资源.实验结果表明新的调度算法具有更高的调度成功率.另外,在内存资源竞争的前提下,内存分配算法可以保证并行任务的实时性与系统稳定性.     

Linux下的实时调度算法

Linux实现了实时进程的概念,但并没有提供有效的任务调度支持;另一方面,RM和EDF等传统的优先级调度算法在实时系统中已经得到广泛应用,但它们对于确定优先级所采用的标准比较简单和片面,容易导致紧急型任务的截止期限不能被满足或系统资源不能被充分利用。基于RM和EDF,文中提出了一种新的实时调度算法SBRD,它的优先级根据重要性和紧急性两个重要因素共同确定。实验表明,与RM和EDF相比,SBRD兼具二者的优点,在保证重要任务顺利执行的前提下,优先执行紧急型任务,以满足更多的任务,更充分的利用CPU资源;与原Linux的实时调度相比,SBRD能更有效的调度实时任务。